Hanya 67 dari 1000 Proyek Crypto Teratas yang Memiliki Halaman Wikipedia, 'Pemahaman' ChatGPT tentang Industri Crypto Sedang Terganggu

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-07-15Terakhir diperbarui pada 2026-07-15

Abstrak

Penelitian oleh Chainstory mengungkapkan bahwa hanya 67 dari 1.000 proyek kripto teratas berdasarkan kapitalisasi pasar yang memiliki halaman Wikipedia, dengan cakupan menurun drastis seiring turunnya peringkat. Proyek besar seperti Hyperliquid (bernilai $150 miliar) dan Sui ($50 miliar) tidak memiliki halaman Wikipedia. Hal ini menjadi masalah signifikan karena Wikipedia adalah sumber referensi tunggal terbesar untuk ChatGPT, menyumbang sekitar 7.8% dari semua kutipannya. Ketiadaan informasi terstruktur di Wikipedia menyebabkan AI memiliki pemahaman yang terdistorsi atau tidak lengkap tentang sebagian besar industri kripto. Akar masalahnya adalah kebijakan Wikipedia yang menganggap media kripto seperti CoinDesk dan Cointelegraph sebagai sumber "biasanya tidak dapat diandalkan" untuk membuktikan kepentingan suatu proyek. Sumber yang diakui, seperti Reuters atau Bloomberg, jarang meliput proyek-proyek kripto khusus, menciptakan kesenjangan informasi yang sistemik dan memengaruhi akurasi output AI.

Penulis: Claude, Shenchao TechFlow

Panduan Shenchao: Lembaga penyebaran crypto Chainstory melakukan audit terhadap cakupan Wikipedia untuk 10000 token teratas berdasarkan kapitalisasi pasar di CoinGecko, dan menemukan bahwa hanya 67 dari 1000 teratas yang memiliki entri. Wikipedia adalah sumber referensi tunggal yang paling sering dikutip oleh ChatGPT (sekitar 7.8% dari total kutipan), yang berarti alat AI memiliki kesenjangan sistemik dalam pengetahuan mereka tentang sebagian besar proyek crypto. Hyperliquid senilai $15 miliar dan Sui senilai $5 miliar tidak memiliki halaman Wikipedia.

Industri crypto hampir tidak ada di Wikipedia.

Menurut laporan CoinDesk 14 Juli, studi penelitian yang dirilis oleh lembaga penyebaran crypto Chainstory menunjukkan, dari 1000 proyek crypto teratas berdasarkan peringkat kapitalisasi pasar CoinGecko, hanya 67 yang memiliki entri Wikipedia, dengan tingkat cakupan kurang dari 7%. Saat alat AI semakin menjadi saluran utama pengguna untuk mendapatkan informasi, kesenjangan ini secara sistematis memengaruhi pemahaman dan presentasi model seperti ChatGPT terhadap industri crypto.

Cakupan Menurun Drastis Seiring Peringkat Kapitalisasi Pasar, Proyek $15 Miliar Tanpa Entri

Chainstory melakukan audit dari 1 hingga 4 Juni 2026 terhadap 10000 token teratas berdasarkan kapitalisasi pasar di CoinGecko, memverifikasi keberadaan entri satu per satu melalui API Wikipedia. Hasilnya menunjukkan distribusi ekor panjang yang ekstrem:

Cakupan untuk 10 token teratas adalah 80%, turun menjadi 40% untuk 100 teratas, hanya 12% untuk 500 teratas, turun menjadi 6.7% untuk 1000 teratas, dan untuk token peringkat 1001 hingga 10000, cakupannya hanya 0.2%. Dari seluruh 10000 token teratas, hanya 84 token yang memiliki entri Wikipedia.

Daftar absen mencakup proyek-proyek dengan skala besar. Platform kontrak perpetual Hyperliquid dengan kapitalisasi pasar sekitar $15 miliar tidak memiliki halaman Wikipedia; jaringan Layer-1 Sui dengan kapitalisasi pasar sekitar $5 miliar dan peringkat ke-22 juga absen; Monad Labs (valuasi $3 miliar) yang dipimpin Paradigm, Berachain (valuasi $1.5 miliar) yang dipimpin bersama oleh Brevan Howard Digital, dan EigenLayer yang diinvestasikan $100 juta oleh a16z, semuanya tidak memiliki catatan di Wikipedia.

Proyek terkecil yang memiliki entri adalah Firo dengan kapitalisasi pasar $15 juta dan peringkat ke-959.

Sebagai perbandingan, Wikipedia mencakup sekitar 640 perusahaan fintech, lebih dari 7000 perusahaan perangkat lunak, tetapi hanya sekitar 80 perusahaan dalam kategori crypto dan Bitcoin.

Wikipedia adalah Sumber Referensi Tunggal yang Paling Sering Dikutip ChatGPT, Mencapai Hampir 8%

Kesenjangan cakupan ini penting karena posisi Wikipedia dalam rantai informasi AI jauh melampaui pemahaman umum.

Dalam laporannya, Chainstory mengutip data audit dari platform pelacak AI Profound: dari semua tautan referensi ChatGPT, sekitar 7.8% mengarah ke Wikipedia, jauh meninggalkan Reddit (1.8%) dan Forbes (1.1%) di posisi kedua dan ketiga. Di antara 10 domain yang paling sering dikutip ChatGPT, Wikipedia mencakup sekitar 47.9% dari total.

Analisis oleh lembaga penelitian lain, Trakkr, terhadap 3.29 juta tautan referensi menunjukkan, hingga Mei 2026, Wikipedia mencakup 36.1% dari 10 sumber referensi teratas ChatGPT, dan 25.3% dari 100 sumber referensi teratas.

Penelitian Muck Rack pada Mei 2026 lebih lanjut mengonfirmasi bahwa Wikipedia bukan hanya sumber referensi nomor satu untuk ChatGPT, tetapi juga sumber referensi terbesar kedua untuk Claude (setelah PubMed Central), dan sumber referensi terbesar keempat untuk Gemini.

Laporan tersebut menunjukkan bahwa Wikipedia terutama menyediakan informasi pada tingkat konseptual kepada model AI, tetapi ketika pertanyaan pengguna melibatkan proyek tertentu, entri Wikipedia adalah dasar utama untuk penalaran model. Proyek yang memiliki entri mendapat definisi dan deskripsi yang jelas dalam jawaban AI; untuk proyek tanpa entri, AI hanya dapat menyusun informasi dari sebutan-sebutan sekunder yang tersebar, sehingga mudah terjadi kesalahan fakta dasar seperti pendiri, waktu pendirian, lokasi kantor pusat, dll.

Wikipedia Menetapkan Media Crypto sebagai Sumber "Biasanya Tidak Dapat Diandalkan"

Akar dari rendahnya cakupan Wikipedia untuk proyek crypto terletak pada ambang batas tinjauan khusus yang ditetapkan Wikipedia untuk industri crypto.

Wikipedia secara khusus telah menyusun panduan ketenaran terkait cryptocurrency, yang mensyaratkan bahwa ketenaran suatu proyek harus berasal dari sumber berita "arus utama", dan dengan jelas menyatakan bahwa media yang terutama meliput industri crypto "tidak cukup untuk membuktikan ketenaran". Panduan tersebut bahkan menyebutkan CoinDesk dan Bitcoin Magazine sebagai media crypto yang "biasanya tidak dapat diandalkan". Logika yang sama juga berlaku untuk media asli crypto seperti Cointelegraph, Decrypt, The Block, dll.

Sumber yang diakui andal oleh Wikipedia termasuk media bisnis arus utama seperti Reuters, Bloomberg, CNBC, Financial Times (UK), dll. Namun, media-media ini hampir tidak meliput bidang-bidang khusus crypto seperti liquid staking, perpetual DEX, dll.

Dalam laporannya, Chainstory menunjukkan kontradiksi ini: media yang benar-benar melaporkan dinamika industri crypto dianggap tidak memiliki nilai sebagai sumber oleh Wikipedia, sementara media arus utama yang diakui Wikipedia tidak meliput sebagian besar proyek crypto.

Proses pembuatan entri baru itu sendiri juga merupakan hambatan. Artikel baru harus melalui tinjauan sukarelawan, memeriksa standar seperti ketenaran, keterverifikasian, dan sumber yang dapat diandalkan. Bahkan jika lolos tinjauan, administrator masih dapat menghapusnya sepihak, atau keputusannya untuk dipertahankan atau dihapus dapat ditentukan melalui pemungutan suara komunitas selama 7 hari, di mana subjek entri tidak dapat berpartisipasi maupun mengajukan banding.

Kripto yang Sedang Tren

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

ZRX（0X）ZRX

PancakeSwapCAKE

Pertanyaan Terkait

QBerapa proyek kripto yang memiliki halaman Wikipedia di antara 1.000 proyek teratas berdasarkan kapitalisasi pasar, menurut laporan Chainstory?

AMenurut laporan Chainstory, hanya 67 proyek kripto yang memiliki halaman Wikipedia di antara 1.000 proyek teratas berdasarkan kapitalisasi pasar CoinGecko.

QMengapa cakupan Wikipedia yang rendah untuk proyek-proyek kripto dianggap bermasalah dalam konteks AI seperti ChatGPT?

ACakupan rendah ini bermasalah karena Wikipedia adalah sumber referensi tunggal paling banyak dikutip oleh ChatGPT (sekitar 7.8%). Tanpa halaman Wikipedia, alat AI memiliki celah pengetahuan sistematis dan dapat memberikan informasi yang salah atau tidak lengkap tentang proyek-proyek tersebut.

QApa penyebab utama rendahnya cakupan Wikipedia untuk proyek-proyek kripto?

APenyebab utamanya adalah pedoman ketat Wikipedia tentang 'ketenaran' untuk kripto. Wikipedia hanya menerima sumber berita 'arus utama' seperti Reuters atau Bloomberg, dan menganggap media khusus kripto seperti CoinDesk atau Cointelegraph sebagai 'biasanya tidak dapat diandalkan'. Namun, media arus utama jarang meliput banyak proyek kripto khusus.

QBagaimana tingkat cakupan Wikipedia berubah seiring dengan penurunan peringkat kapitalisasi pasar proyek kripto?

ACakupan menurun drastis. Untuk 10 proyek teratas cakupannya 80%, untuk 100 proyek teratas turun menjadi 40%, untuk 500 proyek teratas hanya 12%, dan untuk 1.000 proyek teratas hanya 6.7%.

QApa saja contoh proyek kripto besar yang tidak memiliki halaman Wikipedia, seperti disebutkan dalam artikel?

ABeberapa contoh termasuk Hyperliquid (platform kontrak perpetual senilai $150 miliar), Sui (jaringan Layer-1 peringkat 22 dengan kapitalisasi $50 miliar), Monad Labs, Berachain, dan EigenLayer.

Bacaan Terkait

5 Grafik untuk Memahami Pasar Kripto Kuartal II: Ledakan RWA, Fundamental Terus Memulih

**Ringkasan Pasar Crypto Kuartal II: RWA Melejit, Fundamental Terus Membaik** Meskipun harga aset kripto utama turun 36% pada paruh pertama 2026, data fundamental industri justru menunjukkan tren positif. Terjadi perbedaan mencolok antara kinerja saham perusahaan terkait crypto (naik 23%) dengan harga kripto itu sendiri. Lima poin kunci yang digambarkan dalam laporan ini adalah: 1. **Pergerakan Terpisah:** Saham perusahaan crypto mengungguli sebagian besar kelas aset utama, sementara harga kripto dan emas mengalami penurunan. Ini menunjukkan peluang investasi beragam di dalam ekosistem crypto meski dalam kondisi pasar bearish. 2. **Pendapatan Aplikasi Nyata:** 10 aplikasi crypto teratas menghasilkan pendapatan gabungan sebesar $5,9 miliar dalam 12 bulan terakhir, dengan pemimpin seperti PancakeSwap, Hyperliquid, dan Aave masing-masing mendekati $1 miliar. Ini membuktikan keberadaan aliran pendapatan dan fundamental bisnis yang solid. 3. **Ledakan Tokenisasi RWA:** Nilai aset dunia nyata (RWA) yang ditokenisasi mencapai rekor baru sebesar $33 miliar pada kuartal II, meningkat 45% sejak awal tahun. Aset seperti surat utang pemerintah AS, kredit perusahaan, dan ekuitas mulai banyak dipindahkan ke blockchain oleh lembaga keuangan besar. 4. **Pasar Prediksi Tumbuh:** Nilai open interest di pasar prediksi berbasis crypto mencapai rekor $1,8 miliar, dengan volume perdagangan kuartalan mencapai $43 miliar. Platform seperti Polymarket mendapatkan adopsi luas, seringkali tanpa pengguna menyadari teknologi blockchain di baliknya. 5. **Diversifikasi Portofolio:** Indeks saham perusahaan crypto (Bitwise Crypto Innovators 30) menunjukkan korelasi yang rendah dengan sebagian besar kelas aset tradisional (saham, obligasi, REIT). Kombinasi kinerja tinggi dan korelasi rendah ini membuatnya menarik sebagai alat diversifikasi bagi investor institusi. Kesimpulannya, laporan ini menunjukkan bahwa meskipun harga crypto sedang dalam tekanan, fundamental industri—seperti adopsi, pendapatan bisnis, dan integrasi keuangan tradisional—terus menguat dan membangun fondasi untuk siklus bullish berikutnya.

Foresight News3m yang lalu

5 Grafik untuk Memahami Pasar Kripto Kuartal II: Ledakan RWA, Fundamental Terus Memulih

Foresight News3m yang lalu

GPT-5.6 Hanya 1 Jam Tembus 50 Tahun Teka-Teki Matematika, 64 AI Rebut Mahkota Teori Graf

Pada 11 Juli, OpenAI mengumumkan bahwa GPT-5.6 Sol Ultra berhasil membuktikan "Circular Double Cover Conjecture", sebuah masalah matematika rumit di bidang teori graf yang belum terpecahkan selama 50 tahun. Lebih menakjubkan lagi, AI ini menghasilkan bukti matematis yang lengkap dalam waktu kurang dari satu jam. Conjecture ini, diajukan oleh beberapa matematikawan legendaris seperti Tutte, menyatakan bahwa setiap graf hingga tanpa jembatan memiliki sekumpulan siklus sehingga setiap tepi tepat termuat dalam dua siklus. Selama setengah abad, berbagai upaya pembuktian parsial telah dilakukan, tetapi solusi umum dan definitif tetap sulit diraih. Kunci keberhasilan OpenAI terletak pada pendekatan "paralel Test-Time Computation" (TTC). Mereka menggunakan 64 agen AI cerdas yang bekerja secara paralel sebagai tim penelitian khusus. Sistem ini dirancang ketat: mendorong eksplorasi berbagai jalur pemikiran (aljabar, induksi struktural, dll.), mencegah "kebocoran" informasi tentang pendekatan mana yang tampak paling menjanjikan sehingga menjaga keragaman eksplorasi, dan menyertakan mekanisme "tim koreksi" yang secara agresif mengkritik setiap bukti kandidat. Aturan ketat diterapkan, seperti melarang generalisasi yang samar dan mengharuskan detail yang konkret. Dalam proses satu jam tersebut, 64 agen AI tersebut secara kolektif menyusun strategi pembuktian yang elegan. Mereka pertama-tama mereduksi masalah ke kasus graf kubik, kemudian memanfaatkan teorema aliran (flow theorem) Tutte tentang keberadaan "8-flow" non-nol di setiap tepi. Langkah jeniusnya adalah dengan memperkenalkan lemma baru (Lemma 2.1) tentang pelabelan himpunan dua elemen pada setiap tepi. Inti pembuktian (Lemma 2.2) adalah dengan mentransformasi masalah topologi graf menjadi sistem persamaan aljabar linier besar di atas medan hingga, dan membuktikan bahwa sistem ini selalu memiliki solusi. Para ahli seperti Noam Brown dari OpenAI menyoroti bahwa perluasan TTC paralel inilah yang memampukan kompresi waktu pemecahan masalah dari potensial sehari menjadi hanya satu jam. Prestasi ini menunjukkan kemampuan luar biasa AI dalam penalaran logis abstrak tingkat tinggi dan pembangkitan dokumen akademis yang rigor. Meskipun ada pertanyaan tentang kesetaraan antara eksplorasi paralel luas dan rantai logis tunggal yang dalam, pencapaian ini membuka kemungkinan baru untuk percepatan penemuan ilmiah di berbagai bidang kompleks di masa depan.

marsbit7m yang lalu

GPT-5.6 Hanya 1 Jam Tembus 50 Tahun Teka-Teki Matematika, 64 AI Rebut Mahkota Teori Graf

marsbit7m yang lalu

Makalah Prompt Engineering Diterima di ICML 2026, Warganet Ribut Berdebat

Makalah rekayasa prompt telah diterima di konferensi ICML 2026, memicu perdebatan luas di komunitas. Makalah ini memperkenalkan metode "Verbalized Sampling" (VS) yang hanya dengan mengubah instruksi prompt, dapat meningkatkan keragaman output model bahasa besar (LLM) dan mengurangi masalah "Mode Collapse". Metode ini meminta model untuk menghasilkan beberapa jawaban sekaligus dan memberikan nilai probabilitas verbal untuk setiap opsi. Penulis berargumen bahwa akar masalah homogenitas output terletak pada bias tipikal dalam data preferensi manusia yang digunakan untuk melatih model, bukan semata-mata pada algoritma. Eksperimen menunjukkan peningkatan keragaman 1.6–2.1 kali dalam tugas kreatif tanpa mengorbankan akurasi atau keamanan. Reaksi di komunitas terbelah. Sebagian meragukan nilai inovasi metode yang "hanya" memodifikasi prompt dan mempertanyakan stabilitas serta generalisasinya. Mereka khawatir tren ini mencerminkan standar publikasi yang longgar. Di sisi lain, pendukung menekankan bahwa penelitian yang solid tidak harus kompleks, selama memiliki dasar teoretis, eksperimen ketat, dan hasil yang dapat direproduksi. Mereka menyamakannya dengan awal metode "Chain-of-Thought" (CoT), yang juga dimulai dari instruksi prompt sederhana namun membuka bidang penelitian baru. Makalah ini menandai pergeseran potensial dalam penelitian ML, di mana teknik pada fase inferensi mendapatkan perhatian setara dengan inovasi pelatihan model.

marsbit9m yang lalu

Makalah Prompt Engineering Diterima di ICML 2026, Warganet Ribut Berdebat

marsbit9m yang lalu

AlphaX Luncurkan Inisiatif Perdagangan Tanpa Biaya Secara Global Meliputi Pasar TradFi dan Crypto

AlphaX, sebuah bursa perdagangan on-chain berkinerja tinggi, meluncurkan Inisiatif Perdagangan Tanpa Biaya secara global. Inisiatif ini menawarkan perdagangan bebas fee untuk semua market maker dan taker di wilayah yang memenuhi syarat, mencakup pasar futures perpetual TradFi (dijamin USDT), spot crypto, dan futures crypto, untuk waktu terbatas. Dibangun dengan arsitektur dual-core, AlphaX menggabungkan kecepatan eksekusi bursa terpusat dengan keamanan infrastruktur terdesentralisasi. Pengguna dapat membuat akun hanya dengan alamat email, tanpa KYC atau seed phrase, dan mulai trading dalam 10 detik. AlphaX juga memperkenalkan **Auto Earn**, fitur yield terintegrasi yang memungkinkan pengguna mendapatkan hingga 5% APY pada USDT. Aset tetap menghasilkan bunga bahkan saat dialokasikan untuk order limit yang tertunda atau digunakan sebagai margin futures. Untuk merayakan peluncuran global, AlphaX mengadakan Kompetisi Trading Harian senilai $20,000. Pengguna yang menghasilkan setidaknya 1 USDT keuntungan trading harian otomatis masuk ke papan peringkat dan berhak atas bagian dari pool hadiah 20,000 USDT. AlphaX berkomitmen membangun platform trading on-chain yang transparan dan berkelanjutan, mengubah derivatif on-chain yang kompleks menjadi peluang yang mudah diakses.

TheNewsCrypto14m yang lalu

AlphaX Luncurkan Inisiatif Perdagangan Tanpa Biaya Secara Global Meliputi Pasar TradFi dan Crypto

TheNewsCrypto14m yang lalu

Pump.fun Buka Kunci $86,49 Juta dalam Token PUMP Saat Masa Vesting Tiga Tahun Dimulai

Pump.fun telah mencapai tahap berikutnya dalam peta jalan untuk tim dan investor dengan dimulainya periode vesting tiga tahun. Setelah periode penguncian satu tahun berakhir, platform ini melakukan unlock pertama dengan mendistribusikan 57,279 miliar token PUMP senilai sekitar $86,49 juta. Token tersebut dibagikan ke 121 dompet digital, mencegah konsentrasi kepemilikan di sedikit pihak. Distribusi ini menandai awal dari jadwal vesting tiga tahun bagi anggota tim dan investor awal, di mana token akan dirilis secara bertahap. Praktik ini bertujuan untuk mencegah peningkatan pasokan token yang tiba-tiba dan mendukung sirkulasi yang lebih stabil di pasar. Pelaku pasar kini memantau peristiwa unlock yang akan datang sesuai dengan garis waktu yang telah ditetapkan, karena hal ini dapat memengaruhi dinamika pasokan dan harga token PUMP ke depannya.

TheNewsCrypto35m yang lalu

Pump.fun Buka Kunci $86,49 Juta dalam Token PUMP Saat Masa Vesting Tiga Tahun Dimulai

TheNewsCrypto35m yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Apa Itu $S$

Memahami SPERO: Tinjauan Komprehensif Pengenalan SPERO Seiring dengan perkembangan lanskap inovasi, munculnya teknologi web3 dan proyek cryptocurrency memainkan peran penting dalam membentuk masa depan digital. Salah satu proyek yang telah menarik perhatian di bidang dinamis ini adalah SPERO, yang dilambangkan sebagai SPERO,$$s$. Artikel ini bertujuan untuk mengumpulkan dan menyajikan informasi terperinci tentang SPERO, untuk membantu para penggemar dan investor memahami dasar-dasar, tujuan, dan inovasi dalam domain web3 dan crypto. Apa itu SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ adalah proyek unik dalam ruang crypto yang berusaha memanfaatkan prinsip desentralisasi dan teknologi blockchain untuk menciptakan ekosistem yang mendorong keterlibatan, utilitas, dan inklusi finansial. Proyek ini dirancang untuk memfasilitasi interaksi peer-to-peer dengan cara baru, memberikan pengguna solusi dan layanan keuangan yang inovatif. Pada intinya, SPERO,$$s$ bertujuan untuk memberdayakan individu dengan menyediakan alat dan platform yang meningkatkan pengalaman pengguna dalam ruang cryptocurrency. Ini termasuk memungkinkan metode transaksi yang lebih fleksibel, mendorong inisiatif yang dipimpin komunitas, dan menciptakan jalur untuk peluang finansial melalui aplikasi terdesentralisasi (dApps). Visi mendasar dari SPERO,$$s$ berputar di sekitar inklusivitas, bertujuan untuk menjembatani kesenjangan dalam keuangan tradisional sambil memanfaatkan manfaat teknologi blockchain. Siapa Pencipta SPERO,$$s$? Identitas pencipta SPERO,$$s$ tetap agak samar, karena ada sumber daya publik yang terbatas yang memberikan informasi latar belakang terperinci tentang pendiriannya. Kurangnya transparansi ini dapat berasal dari komitmen proyek terhadap desentralisasi—sebuah etos yang banyak proyek web3 bagi, memprioritaskan kontribusi kolektif di atas pengakuan individu. Dengan memusatkan diskusi di sekitar komunitas dan tujuan kolektifnya, SPERO,$$s$ mewujudkan esensi pemberdayaan tanpa menonjolkan individu tertentu. Dengan demikian, memahami etos dan misi SPERO tetap lebih penting daripada mengidentifikasi pencipta tunggal. Siapa Investor SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ didukung oleh beragam investor mulai dari modal ventura hingga investor malaikat yang berdedikasi untuk mendorong inovasi di sektor crypto. Fokus investor ini umumnya sejalan dengan misi SPERO—memprioritaskan proyek yang menjanjikan kemajuan teknologi sosial, inklusivitas finansial, dan tata kelola terdesentralisasi. Fondasi investor ini biasanya tertarik pada proyek yang tidak hanya menawarkan produk inovatif tetapi juga memberikan kontribusi positif kepada komunitas blockchain dan ekosistemnya. Dukungan dari investor ini memperkuat SPERO,$$s$ sebagai pesaing yang patut diperhitungkan di domain proyek crypto yang berkembang pesat. Bagaimana SPERO,$$s$ Bekerja? SPERO,$$s$ menerapkan kerangka kerja multi-faceted yang membedakannya dari proyek cryptocurrency konvensional. Berikut adalah beberapa fitur kunci yang menekankan keunikan dan inovasinya: Tata Kelola Terdesentralisasi: SPERO,$$s$ mengintegrasikan model tata kelola terdesentralisasi, memberdayakan pengguna untuk berpartisipasi aktif dalam proses pengambilan keputusan mengenai masa depan proyek. Pendekatan ini mendorong rasa kepemilikan dan akuntabilitas di antara anggota komunitas. Utilitas Token: SPERO,$$s$ memanfaatkan token cryptocurrency-nya sendiri, yang dirancang untuk melayani berbagai fungsi dalam ekosistem. Token ini memungkinkan transaksi, hadiah, dan fasilitasi layanan yang ditawarkan di platform, meningkatkan keterlibatan dan utilitas secara keseluruhan. Arsitektur Berlapis: Arsitektur teknis SPERO,$$s$ mendukung modularitas dan skalabilitas, memungkinkan integrasi fitur dan aplikasi tambahan secara mulus seiring dengan perkembangan proyek. Kemampuan beradaptasi ini sangat penting untuk mempertahankan relevansi di lanskap crypto yang selalu berubah. Keterlibatan Komunitas: Proyek ini menekankan inisiatif yang dipimpin komunitas, menggunakan mekanisme yang memberikan insentif untuk kolaborasi dan umpan balik. Dengan memelihara komunitas yang kuat, SPERO,$$s$ dapat lebih baik memenuhi kebutuhan pengguna dan beradaptasi dengan tren pasar. Fokus pada Inklusi: Dengan menawarkan biaya transaksi yang rendah dan antarmuka yang ramah pengguna, SPERO,$$s$ bertujuan untuk menarik basis pengguna yang beragam, termasuk individu yang mungkin sebelumnya tidak terlibat dalam ruang crypto. Komitmen ini terhadap inklusi sejalan dengan misi utamanya untuk memberdayakan melalui aksesibilitas. Garis Waktu SPERO,$$s$ Memahami sejarah proyek memberikan wawasan penting tentang trajektori dan tonggak perkembangannya. Berikut adalah garis waktu yang disarankan yang memetakan peristiwa signifikan dalam evolusi SPERO,$$s$: Fase Konseptualisasi dan Ideasi: Ide awal yang membentuk dasar SPERO,$$s$ dikembangkan, sangat selaras dengan prinsip desentralisasi dan fokus komunitas dalam industri blockchain. Peluncuran Whitepaper Proyek: Setelah fase konseptual, whitepaper komprehensif yang merinci visi, tujuan, dan infrastruktur teknologi SPERO,$$s$ dirilis untuk menarik minat dan umpan balik komunitas. Pembangunan Komunitas dan Keterlibatan Awal: Upaya jangkauan aktif dilakukan untuk membangun komunitas pengguna awal dan investor potensial, memfasilitasi diskusi seputar tujuan proyek dan mendapatkan dukungan. Acara Generasi Token: SPERO,$$s$ melakukan acara generasi token (TGE) untuk mendistribusikan token asli kepada pendukung awal dan membangun likuiditas awal dalam ekosistem. Peluncuran dApp Awal: Aplikasi terdesentralisasi (dApp) pertama yang terkait dengan SPERO,$$s$ diluncurkan, memungkinkan pengguna untuk terlibat dengan fungsionalitas inti platform. Pengembangan Berkelanjutan dan Kemitraan: Pembaruan dan peningkatan berkelanjutan terhadap penawaran proyek, termasuk kemitraan strategis dengan pemain lain di ruang blockchain, telah membentuk SPERO,$$s$ menjadi pemain yang kompetitif dan berkembang di pasar crypto. Kesimpulan SPERO,$$s$ berdiri sebagai bukti potensi web3 dan cryptocurrency untuk merevolusi sistem keuangan dan memberdayakan individu. Dengan komitmen terhadap tata kelola terdesentralisasi, keterlibatan komunitas, dan fungsionalitas yang dirancang secara inovatif, ia membuka jalan menuju lanskap keuangan yang lebih inklusif. Seperti halnya investasi di ruang crypto yang berkembang pesat, calon investor dan pengguna dianjurkan untuk melakukan riset secara menyeluruh dan terlibat dengan perkembangan yang sedang berlangsung dalam SPERO,$$s$. Proyek ini menunjukkan semangat inovatif industri crypto, mengundang eksplorasi lebih lanjut ke dalam berbagai kemungkinan yang ada. Meskipun perjalanan SPERO,$$s$ masih berlangsung, prinsip-prinsip dasarnya mungkin benar-benar mempengaruhi masa depan cara kita berinteraksi dengan teknologi, keuangan, dan satu sama lain dalam ekosistem digital yang saling terhubung.

119 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.17Diperbarui pada 2024.12.17

Apa Itu AGENT S

Agent S: Masa Depan Interaksi Otonom di Web3 Pendahuluan Dalam lanskap Web3 dan cryptocurrency yang terus berkembang, inovasi secara konstan mendefinisikan ulang cara individu berinteraksi dengan platform digital. Salah satu proyek perintis, Agent S, menjanjikan untuk merevolusi interaksi manusia-komputer melalui kerangka agen terbuka. Dengan membuka jalan untuk interaksi otonom, Agent S bertujuan untuk menyederhanakan tugas-tugas kompleks, menawarkan aplikasi transformasional dalam kecerdasan buatan (AI). Eksplorasi mendetail ini akan menyelami seluk-beluk proyek, fitur uniknya, dan implikasinya untuk domain cryptocurrency. Apa itu Agent S? Agent S berdiri sebagai kerangka agen terbuka yang inovatif, dirancang khusus untuk mengatasi tiga tantangan mendasar dalam otomatisasi tugas komputer: Memperoleh Pengetahuan Spesifik Domain: Kerangka ini secara cerdas belajar dari berbagai sumber pengetahuan eksternal dan pengalaman internal. Pendekatan ganda ini memberdayakannya untuk membangun repositori pengetahuan spesifik domain yang kaya, meningkatkan kinerjanya dalam pelaksanaan tugas. Perencanaan Selama Rentang Tugas yang Panjang: Agent S menggunakan perencanaan hierarkis yang ditingkatkan pengalaman, pendekatan strategis yang memfasilitasi pemecahan dan pelaksanaan tugas-tugas rumit dengan efisien. Fitur ini secara signifikan meningkatkan kemampuannya untuk mengelola beberapa subtugas dengan efisien dan efektif. Menangani Antarmuka Dinamis dan Tidak Seragam: Proyek ini memperkenalkan Antarmuka Agen-Komputer (ACI), solusi inovatif yang meningkatkan interaksi antara agen dan pengguna. Dengan memanfaatkan Model Bahasa Besar Multimodal (MLLM), Agent S dapat menavigasi dan memanipulasi berbagai antarmuka pengguna grafis dengan mulus. Melalui fitur-fitur perintis ini, Agent S menyediakan kerangka kerja yang kuat yang mengatasi kompleksitas yang terlibat dalam mengotomatisasi interaksi manusia dengan mesin, membuka jalan untuk berbagai aplikasi dalam AI dan seterusnya. Siapa Pencipta Agent S? Meskipun konsep Agent S secara fundamental inovatif, informasi spesifik tentang penciptanya tetap samar. Pencipta saat ini tidak diketahui, yang menyoroti baik tahap awal proyek atau pilihan strategis untuk menjaga anggota pendiri tetap tersembunyi. Terlepas dari anonimitas, fokus tetap pada kemampuan dan potensi kerangka kerja. Siapa Investor Agent S? Karena Agent S relatif baru dalam ekosistem kriptografi, informasi terperinci mengenai investor dan pendukung keuangannya tidak secara eksplisit didokumentasikan. Kurangnya wawasan yang tersedia untuk umum mengenai fondasi investasi atau organisasi yang mendukung proyek ini menimbulkan pertanyaan tentang struktur pendanaannya dan peta jalan pengembangannya. Memahami dukungan sangat penting untuk mengukur keberlanjutan proyek dan potensi dampak pasar. Bagaimana Cara Kerja Agent S? Di inti Agent S terletak teknologi mutakhir yang memungkinkannya berfungsi secara efektif dalam berbagai pengaturan. Model operasionalnya dibangun di sekitar beberapa fitur kunci: Interaksi Komputer yang Mirip Manusia: Kerangka ini menawarkan perencanaan AI yang canggih, berusaha untuk membuat interaksi dengan komputer lebih intuitif. Dengan meniru perilaku manusia dalam pelaksanaan tugas, ia menjanjikan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Memori Naratif: Digunakan untuk memanfaatkan pengalaman tingkat tinggi, Agent S memanfaatkan memori naratif untuk melacak sejarah tugas, sehingga meningkatkan proses pengambilan keputusannya. Memori Episodik: Fitur ini memberikan panduan langkah demi langkah kepada pengguna, memungkinkan kerangka untuk menawarkan dukungan kontekstual saat tugas berlangsung. Dukungan untuk OpenACI: Dengan kemampuan untuk berjalan secara lokal, Agent S memungkinkan pengguna untuk mempertahankan kontrol atas interaksi dan alur kerja mereka, sejalan dengan etos terdesentralisasi Web3. Integrasi Mudah dengan API Eksternal: Versatilitas dan kompatibilitasnya dengan berbagai platform AI memastikan bahwa Agent S dapat dengan mulus masuk ke dalam ekosistem teknologi yang ada, menjadikannya pilihan menarik bagi pengembang dan organisasi. Fungsionalitas ini secara kolektif berkontribusi pada posisi unik Agent S dalam ruang kripto, saat ia mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah dengan intervensi manusia yang minimal. Seiring proyek ini berkembang, aplikasi potensialnya di Web3 dapat mendefinisikan ulang bagaimana interaksi digital berlangsung. Garis Waktu Agent S Pengembangan dan tonggak Agent S dapat dirangkum dalam garis waktu yang menyoroti peristiwa pentingnya: 27 September 2024: Konsep Agent S diluncurkan dalam sebuah makalah penelitian komprehensif berjudul “Sebuah Kerangka Agen Terbuka yang Menggunakan Komputer Seperti Manusia,” yang menunjukkan dasar untuk proyek ini. 10 Oktober 2024: Makalah penelitian tersebut dipublikasikan secara terbuka di arXiv, menawarkan eksplorasi mendalam tentang kerangka kerja dan evaluasi kinerjanya berdasarkan tolok ukur OSWorld. 12 Oktober 2024: Sebuah presentasi video dirilis, memberikan wawasan visual tentang kemampuan dan fitur Agent S, lebih lanjut melibatkan pengguna dan investor potensial. Tanda-tanda dalam garis waktu ini tidak hanya menggambarkan kemajuan Agent S tetapi juga menunjukkan komitmennya terhadap transparansi dan keterlibatan komunitas. Poin Kunci Tentang Agent S Seiring kerangka Agent S terus berkembang, beberapa atribut kunci menonjol, menekankan sifat inovatif dan potensinya: Kerangka Inovatif: Dirancang untuk memberikan penggunaan komputer yang intuitif seperti interaksi manusia, Agent S membawa pendekatan baru untuk otomatisasi tugas. Interaksi Otonom: Kemampuan untuk berinteraksi secara otonom dengan komputer melalui GUI menandakan lompatan menuju solusi komputasi yang lebih cerdas dan efisien. Otomatisasi Tugas Kompleks: Dengan metodologinya yang kuat, ia dapat mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah, membuat proses lebih cepat dan kurang rentan terhadap kesalahan. Perbaikan Berkelanjutan: Mekanisme pembelajaran memungkinkan Agent S untuk belajar dari pengalaman masa lalu, terus meningkatkan kinerja dan efektivitasnya. Versatilitas: Adaptabilitasnya di berbagai lingkungan operasi seperti OSWorld dan WindowsAgentArena memastikan bahwa ia dapat melayani berbagai aplikasi. Saat Agent S memposisikan dirinya di lanskap Web3 dan kripto, potensinya untuk meningkatkan kemampuan interaksi dan mengotomatisasi proses menandakan kemajuan signifikan dalam teknologi AI. Melalui kerangka inovatifnya, Agent S mencerminkan masa depan interaksi digital, menjanjikan pengalaman yang lebih mulus dan efisien bagi pengguna di berbagai industri. Kesimpulan Agent S mewakili lompatan berani ke depan dalam pernikahan AI dan Web3, dengan kapasitas untuk mendefinisikan ulang cara kita berinteraksi dengan teknologi. Meskipun masih dalam tahap awal, kemungkinan aplikasinya sangat luas dan menarik. Melalui kerangka komprehensifnya yang mengatasi tantangan kritis, Agent S bertujuan untuk membawa interaksi otonom ke garis depan pengalaman digital. Saat kita melangkah lebih dalam ke dalam ranah cryptocurrency dan desentralisasi, proyek-proyek seperti Agent S pasti akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan teknologi dan kolaborasi manusia-komputer.

960 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.14Diperbarui pada 2025.01.14

Cara Membeli S

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Sonic (S) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Sonic (S) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Sonic (S) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Sonic (S) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Sonic (S)Lakukan trading Sonic (S) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

1.6k Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.15Diperbarui pada 2026.06.02

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga S (S) disajikan di bawah ini.